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龙图腾网获悉海南大学申请的专利一种天气系统分类方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119669852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411731105.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种天气系统分类方法、装置、设备及存储介质是由李创;王毅恒;唐荣年;钱程设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种天气系统分类方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种天气系统分类方法、装置、设备及存储介质，应用于气象分析领域，通过获取包含多个气象要素的时空天气数据，基于时空天气数据构建包含时间、气象要素、经度及纬度的四维气象数据；基于时空特征融合模块构建天气系统分类模型；时空特征融合模块连接天气系统分类模型的编码层与解码层；基于四维气象数据进行天气系统分类模型的训练得到训练完成的天气系统分类模型；将四维待检测气象数据输入训练完成的天气系统分类模型得到输出的天气系统分类结果。通过构建用于提取特征时空关联性的时空特征融合模块连接模型的天气系统分类模型的编码层与解码层，使模型能够更有效的学习气象数据的时空关联性，提高天气系统分类的准确性。

本发明授权一种天气系统分类方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种天气系统分类方法，其特征在于，包括： 获取包含多个气象要素的时空天气数据，基于所述时空天气数据构建包含时间、气象要素、经度及纬度的四维气象数据； 基于时空特征融合模块构建天气系统分类模型；所述时空特征融合模块连接所述天气系统分类模型的编码层与解码层； 基于所述四维气象数据进行所述天气系统分类模型的训练得到训练完成的所述天气系统分类模型； 将四维待检测气象数据输入训练完成的所述天气系统分类模型得到输出的天气系统分类结果； 其中，所述时空特征融合模块，用于从所述编码层的输出特征中提取查询向量、键向量及值向量，将所述值向量进行时间延迟滚动得到时间延迟滚动值矩阵，将所述查询向量及所述键向量进行傅里叶变换得到傅里叶变换数据；基于特征提取单元对所述编码层的输出特征进行特征提取得到预处理特征；从所述预处理特征中提取所述查询向量、所述键向量及所述值向量；所述特征提取单元包括依次连接的深度卷积层、深度空洞卷积层、组归一化层、1×1卷积层、Flatten层及堆叠的全连接层； 基于所述傅里叶变换数据进行自相关计算得到频域自相关矩阵，对所述频域自相关矩阵进行逆傅里叶变换得到时域自相关矩阵，将所述时域自相关矩阵输入激活函数得到自相关权重矩阵，将所述自相关权重矩阵在时间维度进行复制拼接得到拼接自相关权重矩阵； 基于所述拼接自相关权重矩阵与所述时间延迟滚动值矩阵在各时间延迟步上进行加权求和得到加权矩阵，将所述加权矩阵输入激活函数得到加权特征，将所述加权特征与所述堆叠的全连接层输出的所述预处理特征进行特征融合及特征重塑得到所述解码层的输入特征。

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